DARMOWA WYSYŁKA od 149 zł do Żabki i wielu innych punktów DPD Pickup!
Darmowa dostawa od 149,00 zł
Hands-On Mathematics for Deep Learning - Jay Dawani
AutorzyJay Dawani
Super cena

Hands-On Mathematics for Deep Learning - Jay Dawani

  • Build a solid mathematical foundation for training efficient deep neural networks
239,93 zł
/ szt.
Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: 251,34 zł / szt.-4%
Cena regularna: 241,48 zł / szt.-1%
z
Możesz kupić także poprzez:
Produkt dostępny
Produkt dostępny
14 dni na łatwy zwrot
Bezpieczne zakupy
Odroczone płatności. Kup teraz, zapłać za 30 dni, jeżeli nie zwrócisz

Kup teraz, zapłać później - 4 kroki

Przy wyborze formy płatności, wybierz PayPo.PayPo - kup teraz, zapłać za 30 dni
PayPo opłaci twój rachunek w sklepie.
Na stronie PayPo sprawdź swoje dane i podaj pesel.
Po otrzymaniu zakupów decydujesz co ci pasuje, a co nie. Możesz zwrócić część albo całość zamówienia - wtedy zmniejszy się też kwota do zapłaty PayPo.
W ciągu 30 dni od zakupu płacisz PayPo za swoje zakupy bez żadnych dodatkowych kosztów. Jeśli chcesz, rozkładasz swoją płatność na raty.

A comprehensive guide to getting well-versed with the mathematical techniques for building modern deep learning architectures

Key Features

  • Understand linear algebra, calculus, gradient algorithms, and other concepts essential for training deep neural networks
  • Learn the mathematical concepts needed to understand how deep learning models function
  • Use deep learning for solving problems related to vision, image, text, and sequence applications

Book Description

Most programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models.

You'll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition concept, and gradient algorithms, to help you understand how to train deep neural networks. Later chapters focus on important neural networks, such as the linear neural network and multilayer perceptrons, with a primary focus on helping you learn how each model works. As you advance, you will delve into the math used for regularization, multi-layered DL, forward propagation, optimization, and backpropagation techniques to understand what it takes to build full-fledged DL models. Finally, you’ll explore CNN, recurrent neural network (RNN), and GAN models and their application.

By the end of this book, you'll have built a strong foundation in neural networks and DL mathematical concepts, which will help you to confidently research and build custom models in DL.

What you will learn

  • Understand the key mathematical concepts for building neural network models
  • Discover core multivariable calculus concepts
  • Improve the performance of deep learning models using optimization techniques
  • Cover optimization algorithms, from basic stochastic gradient descent (SGD) to the advanced Adam optimizer
  • Understand computational graphs and their importance in DL
  • Explore the backpropagation algorithm to reduce output error
  • Cover DL algorithms such as convolutional neural networks (CNNs), sequence models, and generative adversarial networks (GANs)

Who this book is for

This book is for data scientists, machine learning developers, aspiring deep learning developers, or anyone who wants to understand the foundation of deep learning by learning the math behind it. Working knowledge of the Python programming language and machine learning basics is required.



EAN: 9781838647292
Kod produktu
819GBJ03527KS
Rok wydania
2020
Elementy
364
Oprawa
Miekka
Format
19.1x23.5cm
Język
angielski
Autorzy
Jay Dawani
Potrzebujesz pomocy? Masz pytania?Zadaj pytanie a my odpowiemy niezwłocznie, najciekawsze pytania i odpowiedzi publikując dla innych.
Zapytaj o produkt
Jeżeli powyższy opis jest dla Ciebie niewystarczający, prześlij nam swoje pytanie odnośnie tego produktu. Postaramy się odpowiedzieć tak szybko jak tylko będzie to możliwe. Dane są przetwarzane zgodnie z polityką prywatności. Przesyłając je, akceptujesz jej postanowienia.
Napisz swoją opinię
Twoja ocena:
5/5
Dodaj własne zdjęcie produktu:
Prawdziwe opinie klientów
4.8 / 5.0 12109 opinii
pixel